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适合人群
具备Py面向对象开发思想、其它语言类开发人员、浪子回头者、一夜暴富者!
你将会学到
掌握Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括数据清洗、特征工程、机器学习常见算法及应用场景
- 机器学习技能点:pipeline、交叉验证、网格搜索、多项式、特征工程
- 实战项目讲解:房价回归预测、糖尿病患者检测
课程简介
Python机器学习大满贯系列第1季——线性归回&K近邻
本套课程主要介绍了线性回归和K近邻模型两种常见的机器学习算法。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的模型,通过拟合直线来预测目标变量。K近邻模型则是一种基于邻近样本的分类或回归方法,通过计算样本
之间的距离来确定最近的K个邻居。这两种模型都有各自的优势和适用场景,通过学习它们的原理和应用,可以更
好地理解和应用机器学习算法。
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22课时
机器学习-线性回归&K近邻
11103人学习
大头娃
5.0
¥89.00
18课时
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4610人学习
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